Viper OneCoder UIGEN

🚀 Viper-OneCoder-UIGEN

Viper-OneCoder-UIGENは、Qwen 2.5 14Bモダリティアーキテクチャに基づいて構築されており、Web開発と構造化されたコーディングロジックに最適化されています。最新のコーディングロジットとCoTデータセットを活用した合成データセットでファインチューニングされ、「ステップバイステップの論理分解」と「フロントエンドの問題解決」能力がさらに最適化されています。このモデルは、「コンテキスト理解」、「構造化されたUI開発」、「長文コンテキストの理解」において大幅な改善を示し、Webベースのコーディングタスク、HTML/CSS/Tailwind開発、詳細な指示に従うタスクに最適です。

✨ 主な機能

1. 最高水準のWeb開発能力：HTML、CSS、Tailwind、JavaScript、フロントエンドフレームワークの高度な理解。
2. 微調整されたステップバイステップの論理分解：構造化された説明、コンポーネントベースのUIコーディング、ロジック駆動型開発に最適化。
3. 高度な指示追従能力：正確な応答、構造化された出力（JSON、YAMLなど）、長文のテキスト生成（8Kトークン以上）を提供。
4. 長文コンテキストの扱い：最大128Kトークンのコンテキストを処理し、応答ごとに8Kトークンの出力が可能。
5. 多言語コードサポート：HTML、CSS、JavaScript、React、Tailwind CSS、Pythonなどの主要なWeb関連言語に対応し、29言語以上のドキュメントを提供。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformersライブラリが必要です。以下のコードを実行して、モデルとトークナイザーをロードします。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Viper-OneCoder-UIGEN"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

💻 使用例

基本的な使用法

# このコードは、Tailwind CSSを使用してレスポンシブなナビゲーションバーを作成するプロンプトをモデルに渡し、応答を取得します。
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Viper-OneCoder-UIGEN"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Create a responsive navigation bar using Tailwind CSS."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an advanced AI assistant with expert-level UI coding and reasoning abilities."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

📚 ドキュメント

想定される用途

• 高度なWeb開発とUIデザイン：フロントエンドコードの作成、分析、最適化に最適なモデル。
• ステップバイステップのコーディングロジック分解：開発者に構造化されたプログラミングアプローチとベストプラクティスを案内。
• コンポーネントベースのUI開発：再利用可能なTailwindとReactコンポーネントを生成し、明確な説明を提供。
• 構造化データ処理：JSON、XML、構造化されたUIコンポーネントの自動化を処理。
• 多言語プログラミングサポート：HTML、CSS、Tailwind、JavaScript、React、Python、Goなどの言語に精通。
• 拡張された技術コンテンツ生成：ドキュメント、ブログ記事、フロントエンドチュートリアルの作成に最適。

制限事項

1. 高い計算能力要求：14Bパラメータのため、スムーズな推論には強力なGPU/TPUが必要。
2. フレームワーク固有のバリエーション：異なるフロントエンドフレームワークでは性能が異なる場合があります。
3. エラー伝播の可能性：長文のテキスト出力では論理的な矛盾が生じる可能性があります。
4. 限られた現実世界の認識：モデルはリアルタイムのインターネット更新にアクセスできません。
5. プロンプトの感度：性能はプロンプトの構造化の良さに依存します。

📄 ライセンス

このモデルは、Apache-2.0ライセンスの下で提供されています。

📋 モデル情報